Nghề phân tích dữ liệu tiếp tục "hot", bước vào giai đoạn chọn lọc cao hơn

Sự hội tụ của trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn và điện toán đám mây đang làm thay đổi căn bản cách vận hành của doanh nghiệp. Trong bối cảnh đó, dữ liệu không còn đơn thuần là “sản phẩm phụ” của hoạt động kinh doanh, mà đã trở thành một loại tài sản chiến lược.

NHU CẦU NHÂN LỰC DỮ LIỆU KHÔNG NGỪNG TĂNG

Trong nền kinh tế số, mọi tương tác, hành vi người dùng và hoạt động vận hành đều được số hóa, dữ liệu được ví như “mạch máu” của toàn hệ thống. Từ quản trị rủi ro, tối ưu vận hành, phát hiện bất thường đến marketing và phát triển sản phẩm, các quyết định ngày càng được dẫn dắt bởi phân tích dữ liệu.

Theo bà Phạm Thị Nguyệt Nga, chuyên gia trong lĩnh vực phân tích dữ liệu ngân hàng, Tiến sĩ Toán ứng dụng tại Đại học Amsterdam (Hà Lan), giá trị của dữ liệu không nằm ở bản thân dữ liệu thô, mà ở cách tổ chức khai thác và chuyển hóa nó thành hành động. “Toàn bộ hành trình dữ liệu giống như một nhà máy lọc dầu: dữ liệu là dầu thô, còn phân tích là quá trình tinh chế để tạo ra giá trị. Từ dữ liệu thô, chúng ta chuyển thành thông tin, rồi insight, sau đó là khuyến nghị và cuối cùng phải đo lường hiệu quả thực tế”, bà Nga cho biết.

Chính vai trò ngày càng quan trọng đó khiến nhu cầu nhân lực dữ liệu tăng mạnh trong nhiều năm qua. Không chỉ các ngân hàng, mà hầu hết doanh nghiệp trong các lĩnh vực như thương mại điện tử, viễn thông, fintech hay bán lẻ đều đang tìm kiếm nhân sự có khả năng phân tích dữ liệu.

Một điểm đáng chú ý là phạm vi công việc của người làm dữ liệu ngày càng mở rộng. Họ không chỉ dừng lại ở việc làm báo cáo, mà tham gia sâu vào quá trình ra quyết định. Trong marketing, họ phân tích hành trình khách hàng và tối ưu tỷ lệ chuyển đổi. Trong phát triển sản phẩm, họ phát hiện điểm nghẽn trong trải nghiệm người dùng. Trong quản trị rủi ro, họ xây dựng các mô hình phát hiện bất thường và gian lận.

Thậm chí, ở cấp độ chiến lược, dữ liệu còn giúp doanh nghiệp xác định “khẩu vị rủi ro”, lựa chọn ngành nghề ưu tiên và phân bổ nguồn lực. Điều này khiến vai trò của data analyst ngày càng tiệm cận với các vị trí tư vấn chiến lược trong tổ chức.

Không chỉ dừng ở doanh nghiệp lớn, ngay cả các doanh nghiệp nhỏ cũng bắt đầu nhận thức được giá trị của dữ liệu. Dù chưa có hệ thống phức tạp, họ vẫn có thể bắt đầu từ những công cụ đơn giản như Excel, chuẩn hóa cách thu thập dữ liệu và xây dựng các chỉ số cốt lõi.

Theo Báo cáo IT Salary 2025-2026 của nền tảng ITviec, mức lương trung bình cho các vị trí liên quan đến dữ liệu giao động từ 23,8 triệu đồng đến 42,5 triệu đồng. Đặc biệt, các vị trí công việc liên quan đến dữ liệu vẫn giữ vững sức mạnh dù thị trường IT có sự điều chỉnh nhẹ về lương tổng thể. Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer) thường có mức lương cao hơn rõ rệt khi có 3-4 năm kinh nghiệm, nhờ nhu cầu về xây dựng dữ liệu, Big Data và hỗ trợ AI/ML. Các vị trí Data Analyst/Data Scientist/BI Analyst có mức lương ổn định, phù hợp với vai trò phân tích kinh doanh và hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu.

ÁP LỰC CAO, YÊU CẦU KHẮT KHE

Dù được xem là nghề “hot”, thực tế cho thấy lĩnh vực phân tích dữ liệu không phải là con đường dễ dàng. Một trong những rào cản lớn nhất là sự lệch pha giữa kỳ vọng và thực tế. Nhiều người cho rằng làm data chủ yếu là sử dụng công cụ hoặc viết code, nhưng theo các chuyên gia, yếu tố quyết định lại nằm ở tư duy và khả năng hiểu bài toán kinh doanh.

“Điểm quan trọng nhất trong quy trình phân tích dữ liệu không phải là kỹ thuật, mà là hiểu đúng bài toán. Nếu đề bài chưa rõ ràng, mọi phân tích phía sau đều không có ý nghĩa”, bà Phạm Thị Nguyệt Nga nhấn mạnh. Trong thực tế, người làm data phải dành rất nhiều thời gian để trao đổi với các bộ phận nghiệp vụ, đặt câu hỏi và làm rõ mục tiêu trước khi bắt tay vào phân tích.

Áp lực công việc cũng là một yếu tố không thể bỏ qua. Trong môi trường doanh nghiệp, đặc biệt là ngân hàng, tài chính, nơi hệ thống liên tục được cập nhật, đội ngũ dữ liệu phải làm việc song song với bộ phận công nghệ. Khi hệ thống có phiên bản mới, dữ liệu phải sẵn sàng ngay lập tức để phục vụ phân tích. Điều này đòi hỏi tốc độ cao và độ chính xác gần như tuyệt đối.

Không chỉ vậy, người làm data thường phải làm việc trực tiếp với dữ liệu thật, bao gồm cả những thông tin nhạy cảm như dữ liệu cá nhân của khách hàng. Vì vậy, yêu cầu về bảo mật và trách nhiệm nghề nghiệp rất khắt khe.

Theo ông Ronni K. Gothard Christiansen, chuyên gia dữ liệu và bảo mật quyền riêng tư, CEO kiêm sáng lập AesirX, trong nền kinh tế số, dữ liệu là tài sản chiến lược. Khả năng quản trị dữ liệu một cách minh bạch và có kiểm soát trở thành điều kiện để thu hút đầu tư, triển khai dịch vụ xuyên biên giới và xây dựng niềm tin thị trường. Hiện nay, Luật Bảo vệ Dữ liệu cá nhân đã có hiệu lực thi hành từ 01/01/2026, đặt ra các nguyên tắc về xử lý dữ liệu cá nhân, quyền của chủ thể dữ liệu, vai trò của bên kiểm soát và bên xử lý.

Ông Ronni K. Gothard Christiansen cho rằng cùng với giá trị của dữ liệu và những quy định pháp lý mới, các doanh nghiệp sẽ cần đến những vị trí như chuyên gia phân tích, tuân thủ dữ liệu.

Đặc biệt, các chuyên gia nhấn mạnh thị trường nhân lực dữ liệu hiện nay đang bước vào giai đoạn “chọn lọc kỹ hơn”, ưu tiên những ứng viên có khả năng giải quyết bài toán thực tế, biết trình bày và kể chuyện bằng dữ liệu để phục vụ kinh doanh, đồng thời sử dụng được các công cụ AI hỗ trợ phân tích. Những ứng viên chỉ dừng ở việc sử dụng các công cụ kỹ thuật như SQL hay Python ở mức cơ bản sẽ phải đối mặt với mức độ cạnh tranh cao.